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  • 【问题描述】统计一行字符的大写字母,小写字母和数字的个数。先输出大写字母个数,在输出小写字母个数,最后输出数字个数。...b,l,n=0,0,0 #b大写字母数目 l小写字母数目 n数字数目 for i in s: if i.islower()

    【问题描述】统计一行字符的大写字母,小写字母和数字的个数。先输出大写字母个数,在输出小写字母个数,最后输出数字个数。
    【输入形式】ljaij1A
    【输出形式】
    1
    5
    1

    可以利用islower,isupper和isdigit来判断,同时用循环一个一个遍历字符串,还有一点要注意,使用if语句时最后一个也要用elif,因为如果输入的字符串中有空格,n也会+1

    s=input()
    b,l,n=0,0,0  #b大写字母数目 l小写字母数目 n数字数目
    for i in s:
        if i.islower():
            l+=1
        elif i.isupper():
            b+=1
        elif i.isdigit():
            n+=1
    print(b,end='\n')
    print(l,end='\n')
    print(n)
    
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  • 题目 给你一个数组 rectangles ,其中 rectangles[i] = [li, wi] 表示第 i 个矩形的长度为 li 、宽度为 wi 。 如果存在 k 同时满足 k <...返回可以切出边长为 maxLen 的正方形的矩形 数目 。 示例 1:

    题目

    给你一个数组 rectangles ,其中 rectangles[i] = [li, wi] 表示第 i 个矩形的长度为 li 、宽度为 wi 。
    
    如果存在 k 同时满足 k <= li 和 k <= wi ,就可以将第 i 个矩形切成边长为 k 的正方形。例如,矩形 [4,6] 可以切成边长最大为 4 的正方形。
    
    设 maxLen 为可以从矩形数组 rectangles 切分得到的 最大正方形 的边长。
    
    返回可以切出边长为 maxLen 的正方形的矩形 数目 。
    
     
    
    示例 1:
    
    输入:rectangles = [[5,8],[3,9],[5,12],[16,5]]
    输出:3
    解释:能从每个矩形中切出的最大正方形边长分别是 [5,3,5,5] 。
    最大正方形的边长为 5 ,可以由 3 个矩形切分得到。
    示例 2:
    
    输入:rectangles = [[2,3],[3,7],[4,3],[3,7]]
    输出:3
     
    
    提示:
    
    1 <= rectangles.length <= 1000
    rectangles[i].length == 2
    1 <= li, wi <= 109
    li != wi
    
    

    代码

    import java.util.Arrays;
    class Solution {
       	public int countGoodRectangles(int[][] rectangles) {
    		int n=rectangles.length;
    		int [] temp=new int[n];
    	    for(int i=0;i<n;i++) {
    	    	temp[i]=Math.min(rectangles[i][0], rectangles[i][1]);
    	    }
    	    int a=0;
    	    int b=0;
    	    Arrays.sort(temp);
    	    a=temp[n-1];
    	    System.out.println(Arrays.toString(temp));
    	    for(int i=0;i<n;i++) {
    	    	if(temp[i]==a) {
    	    		b++;
    	    	}
    	    }
    	    return b;
        }
    }
    

    笔记

    对一个数组求最大值:
    1- 用排序方法
    2- 逐一比较方法
    	for(int i=1;i<a.length;i++) {
    				x=Math.max(a[i], a[i-1]);
    				a[i]=x;
    			}
    
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  • 如题,就是已知进程PID为1,现在要看他的子进程的数目是多少个!
  • 买不到的数目

    千次阅读 2018-03-25 09:32:31
    当然有些糖果数目是无法组合出来的,比如要买 10 颗糖。 你可以用计算机测试一下,在这种包装情况下,最大不能买到的数量是17。大于17的任何数字都可以用4和7组合出来。 本题的要求就是在已知两个包装的数量时...

    /*题目描述:
    小明开了一家糖果店。他别出心裁:把水果糖包成4颗一包和7颗一包的两种。糖果不能拆包卖。

    小朋友来买糖的时候,他就用这两种包装来组合。当然有些糖果数目是无法组合出来的,比如要买 10 颗糖。

    你可以用计算机测试一下,在这种包装情况下,最大不能买到的数量是17。大于17的任何数字都可以用4和7组合出来。

    本题的要求就是在已知两个包装的数量时,求最大不能组合出的数字。

    输入:
    两个正整数,表示每种包装中糖的颗数(都不多于1000)

    输出:
    一个正整数,表示最大不能买到的糖数

    样例输入
    4 7
    样例输出
    17*/

    思路:
    很戏剧性的一道题目,刚开始我还在想着啊,a与b不互质则没有解,有一个为1没有解 ,以及各种假设,突然就发现了其中的规律。让暴力大法没有机会施展了。

    其实这个啊,a * b - a - b;就是结果
    为什么呢?噢,其实只是个巧合啊,我猜的,至少没想到,刚好就可以通过蓝桥杯练习系统了。

    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    int main()
    {
        int a,b;
        cin >> a >> b;
        cout << a * b - a - b << endl;
    }
    
    

    当然,技巧是技巧,还是需要好好来做这道题的。
    这种题,需要慢慢来推,步骤如下:
    这里写图片描述

    用4和7这对参考数据来腿:

    这里的i从a开始遍历,所以a = 4,然后,能组成的最小的数就是4,5不可以,6不可以,再然后就是7,8 = 4 + 4,9不可以…
    这个时候,中间的一列数代表的是,在上一个数的基础上,我需要减几个才能跟上一个数的最大值一样。例如11,12,两者的最大能取到的数都是10,所以,11-1是最大值,12-2是最大值。
    x表示能买的次数连续累加之和,只要可以比小包的个数大,
    以后的数都可以拆分成能够买的数的组合,也就是说x取到4是临界值了。

    看似无章理的数呢,其实在这个累计的过程中,如果可以让x取到4就可以保证后面的数都是以17为最大值了,在18,19,20,21这四个数,能取到的最大的不可能数字就是17了,在超过了4这个限制之后,后面的每个数字都可以成功得出来。
    下面就是代码过程啦

    #include<algorithm>
    #include<iostream>
    #include<cstring>
    using namespace std;
    #define N  1000 * 100
    int recur(int s[], int a)
    {
        int n = 0;
        for(int i = 0; i < sizeof(s) * 4; i++)
        {
            if(s[i] == 1)
            {
                n++;
                if(n >= a) return i - a;
            }
            else
                n = 0;
        }
        return -1;
    }
    int f(int a, int b)//从1开始向上找
    {
        int s[N];
        
        for(int i = 0; i <= N / a; i++)
        {
            for(int j = 0; j <= (N - i * a) / b; j++)
            {
                if(i * a + b * j < N)
                    s[i * a + b * j] = 1;
            }
        }
        return recur(s, a);
    }
    
    
    int main()
    {
        int a,b;
        cin >> a >> b;
        cout << f(a,b);
        return 0;
    }
    
    
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  • Region数目上限 Region大小上限 MemStore的刷新方式 HLog (WAL) Size &amp; Memstore Flush 频繁的Memstore Flushes Region数目上限 RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用,每个region拥有一...

    目录

    Region数目上限

    Region大小上限

    MemStore的刷新方式(触发条件)

    HLog (WAL) Size & Memstore Flush

    频繁的Memstore Flushes


    Region数目上限

    RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用,每个region拥有一组memstore(memstore的数量有hstore决定,hstore的数据由创建表时的指定的列族个数决定,所以 每个region的memstore的个数 = 表的列族的个数 ),可以通过配置来修改memstore占用内存的大小,一般设置在 128 M – 256M之间。

    RegionServer 分配一定比例的内存给它下面的所有memstore( 该比例大小 可通过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 进行修改 ), 如果内存溢出(使用了太多的memstore),它可能会导致严重的后果,如服务器反应迟钝 或compact风暴。比较好的计算每RS(假设一个表)region的数量的公式为:

    ((RS memory) * (total memstore fraction)) / ((memstore size)*(# column families))

    (RegionServer内存  *  分配给MemStore比例) / (Memstore 大小 * 列簇数量)

     

    参数说明
    分配给MemStore比例hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit单个Region内所有的memstore大小总和,超过则flush到磁盘
    Memstore 大小hbase.hregion.memstore.flush.size如 memstore 大小超过此值(字节数),Memstore 将刷新到磁盘。通过运行由 hbase.server.thread.wakefrequency 指定的频率的线程检查此值。
     hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit如下
     hbase.hregion.memstore.block.multiplier超过memstore大小的倍数达到该值则block所有写入请求,自我保护

    参数说明:

    hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit
    默认值:0.4/0.35


    upperlimit说明:hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时,flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列,模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题,当队列来不及消费,产生大量积压请求时,可能会导致内存陡增,最坏的情况是触发OOM。
    这个参数的作用是防止内存占用过大,当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时,HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。


    lowerLimit说明: 同upperLimit,只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时,不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region,做个别flush,此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中,表现为 “** Flush thread woke up with memory above low water.”
    调优:这是一个Heap内存保护参数,默认值已经能适用大多数场景。
    参数调整会影响读写,如果写的压力大导致经常超过这个阀值,则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值,或者Heap余量较多时,不修改读缓存大小。
    如果在高压情况下,也没超过这个阀值,那么建议你适当调小这个阀值再做压测,确保触发次数不要太多,然后还有较多Heap余量的时候,调大hfile.block.cache.size提高读性能。
    还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变,但RS维护了过多的region,要知道 region数量直接影响占用内存的大小。

    hfile.block.cache.size

    默认值:0.2
    说明:storefile的读缓存占用Heap的大小百分比,0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。
    调优:当然是越大越好,如果写比读少很多,开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡,0.3左右。如果写比读多,果断默认吧。设置这个值的时候,你同时要参考?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit?,该值是memstore占heap的最大百分比,两个参数一个影响读,一个影响写。如果两值加起来超过80-90%,会有OOM的风险,谨慎设置。

     

    hbase.hregion.memstore.block.multiplier

    指单个MemStore超过 hbase.hregion.memstore.block.multiplier 的倍数,就阻止写入操作。

    当一个集群批量导入数据时,写入速度过快导致异常可调整 hbase.hregion.memstore.block.multiplier 参数。

        e.g. 异常处理:https://blog.csdn.net/zhangshenghang/article/details/82621101

    Memstore手动flush

    hbase(main):001:0> help 'flush'
    Flush all regions in passed table or pass a region row to
    flush an individual region.  For example:
    
      hbase> flush 'TABLENAME'
      hbase> flush 'REGIONNAME'
      hbase> flush 'ENCODED_REGIONNAME'
    
    hbase(main):004:0> flush 'user'
    0 row(s) in 0.2640 seconds

     

     

    例如: 如果 一个RegionServer配置的内存是16g,使用默认配置( hbase默认regionserver分给memstore的比例是0.4 , 默认的menstore的占用128M内存 ), 一个CF,那么这个regionServer下的region的个数大约为 16384 * 0.4 / (128*1) = 51个,实际测试大于这个数 一两倍 也没太大的问题。 一个HBase表包含一至多个region,那么表的数目上限也是可以估算出来的。

     

    Region大小上限

       对于生产场景中大表,最大的region大小主要是受compactions 的限制,大量大HFile的compact会降低群集性能。目前,该建议的最大region大小为10-20GB,而5-10GB是最优

     

     

    MemStore的刷新方式(触发条件)

    1、hbase.hregion.memstore.flush.size

    默认值 128M,单个 MemStore 大小超过该阈值就会触发 Flush。如果当前集群 Flush 比较频繁,并且内存资源比较充裕,建议适当调整为 256M。调大的副作用可能是造成宕机时需要分裂的 HLog 数量变多,从而延长故障恢复时间。

    2、hbase.hregion.memstore.block.multiplier

    默认值 4,Region 中所有 MemStore 超过单个 MemStore 大小的倍数达到该参数值时,就会阻塞写请求并强制 Flush。一般不建议调整,但对于写入过快且内存充裕的场景,为避免写阻塞,可以适当调整到5~8。

    3、hbase.regionserver.global.memstore.size

    默认值 0.4,RegionServer 中所有 MemStore 大小总和最多占 RegionServer 堆内存的 40%。这是写缓存的总比例,可以根据实际场景适当调整,且要与 HBase 读缓存参数 hfile.block.cache.size(默认也是0.4)配合调整。旧版本参数名称为 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit。

    4、hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit

    默认值 0.95,表示 RegionServer 中所有 MemStore 大小的低水位是 hbase.regionserver.global.memstore.size 的 95%,超过该比例就会强制 Flush。一般不建议调整。旧版本参数名称为 hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit。

    5、hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval

    默认值 3600000(即 1 小时),HBase 定期 Flush 所有 MemStore 的时间间隔。一般建议调大,比如 10 小时,因为很多场景下 1 小时 Flush 一次会产生很多小文件,一方面导致 Flush 比较频繁,另一方面导致小文件很多,影响随机读性能,因此建议设置较大值。

    • Memstore级别限制:当Region中任意一个MemStore的大小达到了上限(hbase.hregion.memstore.flush.size,默认128MB),会触发Memstore刷新。
    • Region级别限制:当Region中所有Memstore的大小总和达到了上限(hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size,默认 2* 128M = 256M),会触发memstore刷新。
    • Region Server级别限制:当一个Region Server中所有Memstore的大小总和达到了上限(hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * hbase_heapsize,默认 40%的JVM内存使用量),会触发部分Memstore刷新。Flush顺序是按照Memstore由大到小执行,先Flush Memstore最大的Region,再执行次大的,直至总体Memstore内存使用量低于阈值(hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit * hbase_heapsize,默认 38%的JVM内存使用量)。
    • 当一个Region Server中HLog数量达到上限(可通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置)时,系统会选取最早的一个 HLog对应的一个或多个Region进行flush
    • HBase定期刷新Memstore:默认周期为1小时,确保Memstore不会长时间没有持久化。为避免所有的MemStore在同一时间都进行flush导致的问题,定期的flush操作有20000左右的随机延时。
    • 手动执行flush:用户可以通过shell命令 flush ‘tablename’或者flush ‘region name’分别对一个表或者一个Region进行flush。

     

    HLog (WAL) Size & Memstore Flush

    当数据被写入时会默认先写入Write-ahead Log(WAL)。WAL中包含了所有已经写入Memstore但还未Flush到HFile的更改(edits)。在Memstore中数据还没有持久化,当RegionSever宕掉的时候,可以使用WAL恢复数据。

    当WAL(在HBase中成为HLog)变得很大的时候,在恢复的时候就需要很长的时间。因此,对WAL的大小也有一些限制,当达到这些限制的时候,就会触发Memstore的flush。Memstore flush会使WAL 减少,因为数据持久化之后(写入到HFile),就没有必要在WAL中再保存这些修改。有两个属性可以配置:

    • hbase.regionserver.hlog.blocksize
    • hbase.regionserver.maxlogs

    你可能已经发现,WAL的最大值由hbase.regionserver.maxlogs * hbase.regionserver.hlog.blocksize (2GB by default)决定。一旦达到这个值,Memstore flush就会被触发。所以,当你增加Memstore的大小以及调整其他的Memstore的设置项时,你也需要去调整HLog的配置项。否则,WAL的大小限制可能会首先被触发,因而,你将利用不到其他专门为Memstore而设计的优化。抛开这些不说,通过WAL限制来触发Memstore的flush并非最佳方式,这样做可能会会一次flush很多Region,尽管“写数据”是很好的分布于整个集群,进而很有可能会引发flush“大风暴”。

    提示:最好将hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.maxlogs 设置为稍微大于hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit * HBASE_HEAPSIZE.

     

    频繁的Memstore Flushes

    要避免“写阻塞”,貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。但是,这将导致频繁的Flush操作,而由此带来的后果便是读性能下降以及额外的负载。

    每次的Memstore Flush都会为每个CF创建一个HFile。频繁的Flush就会创建大量的HFile。这样HBase在检索的时候,就不得不读取大量的HFile,读性能会受很大影响。

    为预防打开过多HFile及避免读性能恶化,HBase有专门的HFile合并处理(HFile Compaction Process)。HBase会周期性的合并数个小HFile为一个大的HFile。明显的,有Memstore Flush产生的HFile越多,集群系统就要做更多的合并操作(额外负载)。更糟糕的是:Compaction处理是跟集群上的其他请求并行进行的。当HBase不能够跟上Compaction的时候(同样有阈值设置项),会在RS上出现“写阻塞”。像上面说到的,这是最最不希望的。

    Compaction操作尽量取消自动Compaction,使用空闲时间手动执行,已减少对服务的影响

     

    参考资料:

    http://blog.csdn.net/oozie123

    http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase-memstore-flush/

    《Hbase权威指南》

    https://blog.csdn.net/joeyon1985/article/details/71511891

    其他的是之前做的笔记,没有记录当时参考文章~~~~

    展开全文
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    万次阅读 2016-07-22 22:50:31
    重要的是这种遮挡区域覆盖的地方要有相机,但这样会使遮挡区域太大,会导致烘焙更多开销。 Bake:点击"Set default parameters"可以设置默认值,一般来说,使用默认值就可以取得不错的结果了。如果想要更...
  • vc中关于recordcount记录集数目

    千次阅读 2009-10-07 10:49:00
    RecordCount属性返回指示Recordset中记录数目的Long值。用RecordCount属性可查找Recordset对象中的记录数目。如果ADO无法确定记录数目或者提供者或游标类型不支持RecordCount,则该属性返回-1。读取已关闭的...
  • mysql得到查询结果的同时统计查询结果的数目
  • MapReduce获取分片数目

    千次阅读 2014-06-19 21:26:57
    这样是为了防止一个mapper处理的数据太小 将file的分片加入到splits中 返回4,直到将files遍历完 结束,返回splits 源码 public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) ...
  • acm_最大折线分割平面数目

    千次阅读 2016-05-09 21:10:43
    我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。   Input ...
  • 这道题是被我改的,这里算是用了并查集的基础上了两种特别的操作,用来统计集合数目,和集合中最大的元素个数。 #include using namespace std; int parent[30001]; int cnt=0; //朋友圈总数 int...

空空如也

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